网站建设caiyiduo,wordpress 设置成中文,三年抗疫国库空虚殆尽,如何用网站做淘客与 k 均值算法类似#xff0c;“学习向量量化” (Learning Vector Quantization#xff0c;简 称 LVQ)也是试图找到一组原型向量来刻画聚类结构#xff0c; 但与一般聚类算法不同 的是#xff0c; LVQ 假设数据样本带有类别标记#xff0c;学习过程利用样本的这些监督信息…与 k 均值算法类似“学习向量量化” (Learning Vector Quantization简 称 LVQ)也是试图找到一组原型向量来刻画聚类结构 但与一般聚类算法不同 的是 LVQ 假设数据样本带有类别标记学习过程利用样本的这些监督信息来 辅助聚类. 可看作通过聚类来形成 类别 子类结构每个 子类对应一个聚类簇 给定样本集 D {(Xl,Yl), (X2的)… (Xm, Ym)} 每个样本的是由 η 个 属性描述的特征向量 (Xjl; Xj2;. …; 句n) 的 εy 是样本町的类别标记. LVQ 的 目标是学得一组 η 维原型向量 {Pl酌. . . pq} 每个原型向量代表一个聚类簇 簇标记 ti ε y.
